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Citation
Preslav, B. (Avr 2021). Datascience pour les managers. Management et Datascience, Article 0001433. .
L'auteur
Boris Preslav
(boris@glazfab.com) - Glazfab
Copyright
© 2021 l'auteur. Publication sous licence Creative Commons CC BY-ND.
Déclaration d'intérêts
Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir connaissance de conflit d'intérêts impliqués par l'écriture de cet article.
Financements
Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir bénéficié de financement pour le travail mis en jeu par cet article.
Aperçu
Cours d'introduction aux techniques de la Datascience.
Contenu
Objectifs pédagogiques
A l’issu de ce cours, les participants seront capables de :
- Comprendre comment déployer un projet de datascience (collecte, préparation, modélisation et visualisation des données, recommandation à la prise de décision).
- Appliquer la data science à des concepts marketing (comportement du consommateur, segmentation, ciblage, positionnement).
- Utiliser un outils de machine learning (Big ML)
Méthodes pédagogiques
Le cours repose sur une alternance d’enseignements théoriques et la réalisation d’un projet permettant la mise en application du marketing data driven.
Sommaire
Partie 1 – Comprendre la data science
Partie 2 – Appliquer la data science en marketing
Partie 3 – Déployer un projet de data science
Partie 4 – Utiliser l’intelligence artificielle (machine learning)
Partie 5 – Utiliser des techniques d’apprentissage supervisé
Partie 6 – Utiliser des techniques d’apprentissage non supervisé
Partie 7 – Pour aller plus loin en datascience
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Date de publication
18 avril 2021
Catégorie
Collections
Caractéristiques
1 h env.
Débutant
31 chapitre(s)
Ouvert à tous
Affiliation
Glazfab
Liens d'intérêts : Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir connaissance de conflit d'intérêts impliqués par l'écriture de cet article.
Financement : Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir bénéficié de financement pour le travail mis en jeu par cet article.
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